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최근 출정 기록

Flink SQL: dynamic table·stream-table 이원성·continuous query·changelog

2026년 07월 22일

Stream-Processing-Essential 시리즈의 6단계. 1~5단계에서 다룬 무한 스트림·워터마크·상태·체크포인트·exactly-once·윈도·조인·CEP를 선언적 SQL 표면으로 끌어올립니다. 스트림을 계속 변하는 테이블로 보는 dynamic table, stream과 table의 이원성, changelog 모드(append·retract...

Flink 윈도잉·조인·CEP: 텀블링/슬라이딩/세션·window join·interval join·CEP 패턴

2026년 07월 22일

flink stream-processing window join cep

Stream-Processing-Essential 시리즈의 5단계. 스트림 처리의 표현력 — 무한한 이벤트를 시간 구간으로 자르는 윈도잉(WindowAssigner·Trigger·Evictor·ProcessFunction), 두 스트림을 시간과 키로 잇는 조인(window join·interval join·temporal join), 그리고 'A 다음...

Flink exactly-once: 전달 보장 3종·2PC 트랜잭셔널 싱크·end-to-end 정확성

2026년 07월 22일

flink stream-processing exactly-once two-phase-commit durability

Stream-Processing-Essential 시리즈의 4단계. '장애가 나도 결과가 정확한가'에 답하는 단계입니다. 정확성 없는 스트림 처리는 재처리가 불가능해 비즈니스 손실로 직결됩니다. at-most-once·at-least-once·exactly-once 세 가지 전달 의미를 실패 시나리오로 해부하고, 'exactly-once 처리(oper...

Flink 상태와 체크포인트: keyed/operator state·백엔드·Chandy-Lamport 스냅샷

2026년 07월 22일

flink stream-processing state checkpoint rocksdb

Stream-Processing-Essential 시리즈의 3단계. 스트림 처리가 '지금까지 본 것'을 기억해야 하는 이유 — 집계·조인·중복 제거·CEP 모두 상태가 있다 — 를 짚고, 상태의 두 분류(keyed state의 Value/List/Map/Reducing/AggregatingState와 operator state의 Raw/List/Uni...

Flink 이벤트 시간·워터마크: out-of-order·지각 데이터·allowed lateness

2026년 07월 22일

flink stream-processing event-time watermark late-data

Stream-Processing-Essential 시리즈의 2단계. 1단계가 잡은 무한 스트림의 실행 모델 위에 '시간의 기준'을 얹습니다. 처리 시간이 아닌 이벤트 시간을 써야 하는 이유 — 재처리·백필·장애 복구에서도 결과가 일관되는가 — 를 짚고, 워터마크가 '이 시각까지의 데이터는 사실상 다 왔다'는 단조 증가 선언이라는 점을 깊게 다룹니다. ...